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PID2019-110051GB-I00

Financiado
POLITICAS Y MECANISMOS ARQUITECTURALES PARA LA MEJORA DE RENDIMIENTO DE APLICACI...
POLITICAS Y MECANISMOS ARQUITECTURALES PARA LA MEJORA DE RENDIMIENTO DE APLICACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMATIZADO LOS GRANDES HITOS ALCANZADOS MEDIANTE LA TECNICA DE DEEP LEARNING HAN CREADO UNAS ENORMES EXPECTATIVAS RESPECTO DEL POTENCIAL ALCANZABLE, UNA MIRIADA DE PROYECTOS SE HA PUESTO EN MARCHA PARA LA OBTENCION DE HARDWARE ESPECIFICO PAR... LOS GRANDES HITOS ALCANZADOS MEDIANTE LA TECNICA DE DEEP LEARNING HAN CREADO UNAS ENORMES EXPECTATIVAS RESPECTO DEL POTENCIAL ALCANZABLE, UNA MIRIADA DE PROYECTOS SE HA PUESTO EN MARCHA PARA LA OBTENCION DE HARDWARE ESPECIFICO PARA LA ACELERACION DE ESE MODELO, ESTA FUERTE ESPECIFICIDAD PERMITE OBTENER GRANDES GANANCIAS PARA OBJETIVOS MUY ESPECIFICOS, PERO DEJA DE TENER BENEFICIOS ANTE PEQUEÑAS MODIFICACIONES DEL MODELO QUE ROMPAN LA REGULARIDAD, EL PROBLEMA ES QUE, COMIENZA A SER EVIDENTE, QUE EL MODELO DEEP LEARNING DA MUESTRAS CLARAS DE FALTA DE ESCALABILIDAD PARA ALCANZAR OBJETIVOS QUE PARECIAN INCUESTIONABLES HACE MUY POCO TIEMPO, POR LO QUE PARECE CLARO QUE SERA NECESARIA LA BUSQUEDA DE NUEVAS VARIANTES U OTRAS ALTERNATIVAS, SIN EMBARGO, ESTA BUSQUEDA SE ENCUENTRA CON LA DIFICULTAD DE QUE ESE HARDWARE TAN ESPECIFICO APENAS PRESENTA GANANCIAS DE RENDIMIENTO CON LOS NUEVOS MODELOS, ESTE PROYECTO PLANTEA UN CAMINO ALTERNATIVO A LA ESCALABILIDAD FUTURA DEL APRENDIZAJE AUTOMATIZADO, EN LUGAR DE PERSEGUIR LA DEFINICION DE UNA ARQUITECTURA ESPECIFICA, A AGREGAR A LA INGENTE CANTIDAD DE PROPUESTAS EXISTENTES ACTUALMENTE, PROPONEMOS INCORPORAR ESPECIALIZACIONES EN LAS POLITICAS Y MECANISMOS EMPLEADOS EN LOS PROCESADORES DE PROPOSITO GENERAL Y SU JERARQUIA DE MEMORIA QUE PERMITAN, CON UN COSTE MODERADO DE HARDWARE, IDENTIFICAR Y OPTIMIZAR EL TIEMPO DE EJECUCION Y LA EFICIENCIA DEL SISTEMA EJECUTANDO ESTA CLASE DE APLICACIONES,POR ESTE CAMINO, OBVIAMENTE, NO SE LLEGARA A ALCANZAR LAS GANANCIAS TAN EXTRAORDINARIAS COMO A LAS QUE PUEDEN LLEGAR LOS ACELERADORES ESPECIFICOS, CON PROGRAMACION AD HOC, Y PARA TAREAS MUY CONCRETAS, SIN EMBARGO, PODRA DAR LUGAR A ARQUITECTURAS HARDWARE SOBRE LAS QUE SEA POSIBLE LA EJECUCION DE LOS MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CON MAYOR EFICIENCIA DE LA QUE ACTUALMENTE ES OBTENIDA EN LOS SISTEMAS DE PROPOSITO GENERAL, ELLO ABRE EL CAMINO A UN MENOR COSTE EN EL DESARROLLO DE NUEVAS VARIANTES Y ALTERNATIVAS, QUE EN ESTE MOMENTO YA PARECEN IMPRESCINDIBLES PARA SUPERAR EL ESTANCAMIENTO AL QUE PARECE ACERCARSE ESTAS TECNICAS Y A UNA MAYOR FLEXIBILIDAD PARA LOS CAMBIOS EN ESTE TIPO DE ALGORITMOS, ARQUITECTURA DE COMPUTADORES\APRENDIZAJE AUTOMATICO\JERARQUIA DE MEMORIA\RENDIMIENTO ver más
01/01/2019
UNICAN
36K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 36K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD DE CANTABRIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 469